CN109283492A - 多目标方位估计方法及水声垂直矢量阵列系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多目标方位估计方法及水声垂直矢量阵列系统，其中该方法包括：基于垂直矢量水听器阵列，接收多目标信号；对接收的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；基于所述目标声源个数的估计结果及所述MUSIC空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；步骤六：对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果。本发明通过三维垂直矢量水听器阵列实现了对目标信号水平角和俯仰角的全方位估计，提高了相干多目标信号的方位估计精确性。

Description

多目标方位估计方法及水声垂直矢量阵列系统

技术领域

本发明属于海洋工程技术领域，尤其涉及一种多目标方位估计方法及水声垂直矢量阵列系统。

背景技术

一个矢量水听器可以同时测量声场中的声压标量和三个正交方向的质点振速矢量。矢量信息的获得，加深了人们对声场特性的全面认识。与传统的声压水听器阵列相比，矢量水听器阵列具有更多的处理手段，可以获得更大的处理增益。现有水声目标方位估计方法通常利用二维矢量水听器阵列，所采用的算法仅对水平角度起到了较为理想的效果，不能保证多目标信号的方位估计精确性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多目标方位估计方法及水声垂直矢量阵列系统，通过三维垂直矢量水听器阵列实现对目标信号水平角和俯仰角的全方位估计，利用矢量正则相关算法估计目标声源个数，并利用矢量加权空间平滑算法来提高相干多目标信号的方位估计精确性。

本发明提供了一种多目标方位估计方法，包括如下步骤：

步骤一：基于垂直矢量水听器阵列，接收多目标信号；

步骤二：对接收的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；

步骤三：利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；

步骤四：根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；

步骤五：基于所述目标声源个数的估计结果及所述MUSIC空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；

步骤六：对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果。

进一步地，所述垂直矢量水听器阵列包括M个三维矢量阵元，M为不小于2的自然数，各个三维矢量阵元均匀排列于垂直线列上。

进一步地，步骤二包括：

对所有阵元功率谱整合并提取噪声背景的趋势项，通过设定功率谱门限提取反映目标情况的功率谱频点值和功率谱峰值；

获取M个三维矢量阵元反映多目标情况的功率谱频点值，并获取其相邻间隔对应的复数频谱值，将上述多个复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据。

进一步地，步骤三包括：

将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M；

构造满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)，k＝1,2,…,4n_x-1的近似x²分布的序列，设定判决门限，序列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减1即为判决出的目标声源个数。

进一步地，步骤四包括：

将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵；

对4个数据协方差矩阵分别进行前后向平滑处理，并引入矢量权重得到矢量加权平滑矩阵；

对矢量加权平滑矩阵进行特征值分解，结合步骤三获取的目标声源个数，计算得到噪声子空间矩阵；

计算垂直矢量阵列的阵列流型，根据阵列的目标信号子空间导向矢量和环境噪声子空间所具有的正交特性得到基于频率点功率谱频点值的空间谱。

本发明还提供了一种水声垂直矢量阵列系统，包括：

垂直矢量水听器阵列，用于接收多目标信号；

滤波放大模块，用于对接收的多目标信号进行带通滤波和信号放大初步处理；

信号处理模块，用于对经滤波及信号放大处理后的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；基于所述目标声源个数的估计结果及所述空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果；

数据存储模块，用于存储所述多目标方位估计结果；

显示控制终端，用于显示多目标方位估计结果；

进一步地，垂直矢量水听器阵列包括M个三维矢量阵元，M为不小于2 的自然数，各个三维矢量阵元均匀排列于垂直线列上。

进一步地，所述信号处理模块对所有阵元功率谱整合并提取噪声背景的趋势项，通过设定功率谱门限提取反映目标情况的功率谱频点值和功率谱峰值；以及

获取M个三维矢量阵元反映多目标情况的功率谱频点值，并获取其相邻间隔对应的复数频谱值，将上述多个复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据。

进一步地，所述信号处理模块将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M；以及

构造满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)，k＝1,2,…,4n_x-1的近似x²分布的序列，设定判决门限，序列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减 1即为判决出的目标声源个数。

进一步地，所述信号处理模块将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵；

对4个数据协方差矩阵分别进行前后向平滑处理，并引入矢量权重得到矢量加权平滑矩阵；

对矢量加权平滑矩阵进行特征值分解，结合所述目标声源个数，计算得到噪声子空间矩阵；以及

计算垂直矢量阵列的阵列流型，根据阵列的目标信号子空间导向矢量和环境噪声子空间所具有的正交特性得到基于频率点功率谱频点值的空间谱。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

通过三维垂直矢量水听器阵列实现了对目标信号水平角和俯仰角的全方位估计，利用矢量正则相关算法估计目标声源个数，并利用矢量加权空间平滑算法来提高了相干多目标信号的方位估计精确性。

附图说明

图1是本发明垂直矢量阵列示意图；

图2是本发明水声垂直矢量阵列系统的结构框图；

图3是本发明前后向空间平滑算法原理图；其中，图3(a)为前向平滑，图3(b)为后向平滑；

图4是本发明垂直矢量阵列系统信号处理流程图。

具体实施方式

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

本实施例提供了一种多目标方位估计方法，包括如下步骤：

步骤一：基于垂直矢量水听器阵列，接收多目标信号；

步骤二：对接收的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；

步骤三：利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；

步骤四：根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；

步骤五：基于所述目标声源个数的估计结果及所述MUSIC空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；

步骤六：对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果。

该多目标方位估计方法通过三维垂直矢量水听器阵列实现了对目标信号水平角和俯仰角的全方位估计，利用矢量正则相关算法估计目标声源个数，并利用矢量加权空间平滑算法来提高了相干多目标信号的方位估计精确性。

在本实施例中，垂直矢量水听器阵列包括M个三维矢量阵元，M为不小于2的自然数，各个三维矢量阵元均匀排列于垂直线列上。

在本实施例中，步骤二包括：

对所有阵元功率谱整合并提取噪声背景的趋势项，通过设定功率谱门限提取反映目标情况的功率谱频点值和功率谱峰值；

获取M个三维矢量阵元反映多目标情况的功率谱频点值，并获取其相邻间隔对应的复数频谱值，将上述多个复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据。

在本实施例中，步骤三包括：

将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M；

构造满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)，k＝1,2,…,4n_x-1的近似x²分布的序列，设定判决门限，序列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减 1即为判决出的目标声源个数。

在本实施例中，步骤四包括：

将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵；

对4个数据协方差矩阵分别进行前后向平滑处理，并引入矢量权重得到矢量加权平滑矩阵；

对矢量加权平滑矩阵进行特征值分解，结合步骤三获取的目标声源个数，计算得到噪声子空间矩阵；

计算垂直矢量阵列的阵列流型，根据阵列的目标信号子空间导向矢量和环境噪声子空间所具有的正交特性得到基于频率点功率谱频点值的空间谱。

本实施例还提供了一种水声垂直矢量阵列系统，包括：

垂直矢量水听器阵列，用于接收多目标信号；

滤波放大模块，用于对接收的多目标信号进行带通滤波和信号放大初步处理；

信号处理模块，用于对经滤波及信号放大处理后的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；基于所述目标声源个数的估计结果及所述空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果。；

数据存储模块，用于存储多目标方位估计结果；

显示控制终端，用于显示多目标方位估计结果。

该水声垂直矢量阵列系统通过三维垂直矢量水听器阵列实现了对目标信号水平角和俯仰角的全方位估计，利用矢量正则相关算法估计目标声源个数，并利用矢量加权空间平滑算法来提高了相干多目标信号的方位估计精确性。

在本实施例中，垂直矢量水听器阵列包括M个三维矢量阵元，M为不小于2的自然数，各个三维矢量阵元均匀排列于垂直线列上。

在本实施例中，信号处理模块对所有阵元功率谱整合并提取噪声背景的趋势项，通过设定功率谱门限提取反映目标情况的功率谱频点值和功率谱峰值；以及

获取M个三维矢量阵元反映多目标情况的功率谱频点值，并获取其相邻间隔对应的复数频谱值，将上述多个复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据。

在本实施例中，信号处理模块将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M；以及

构造满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)，k＝1,2,…,4n_x-1的近似x²分布的序列，设定判决门限，序列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减 1即为判决出的目标声源个数。

在本实施例中，信号处理模块将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵；

对4个数据协方差矩阵分别进行前后向平滑处理，并引入矢量权重得到矢量加权平滑矩阵；

对矢量加权平滑矩阵进行特征值分解，结合所述目标声源个数，计算得到噪声子空间矩阵；以及

计算垂直矢量阵列的阵列流型，根据阵列的目标信号子空间导向矢量和环境噪声子空间所具有的正交特性得到基于频率点功率谱频点值的空间谱。

下面对本发明作进一步详细说明。

参图2所示，水声垂直矢量阵列系统，包括：

(1)M个三维矢量阵元，各三维矢量阵元均匀排列于间距为d垂直线列上。其中，M为不小于2的自然数。如图1所示。

(2)滤波放大和数字采集模块，每个三维矢量阵元均配有声压振速4通道的滤波放大模块，用于对接收的三维矢量信号进行带通滤波和信号放大初步处理。经放大滤波初步处理后的信号，再利用数字采集模块进行多通道数字采集成为数字信号，为后续信号处理做好准备。

(3)信号处理模块

负责对数字信号进行谱分析，线谱提取，空间谱估计和目标方位估计等运算，运算结果为数据存储模块和显示控制终端提供输入。

(4)数据存储模块

与信号处理模块和显示控制终端相连，负责将信号处理模块输出结果进行存储，用于结果分析和回放。

(5)显示控制终端

分别与数据存储模块和信号处理模块，负责显示和回放多目标方位估计结果。

基于上述水声垂直矢量阵列系统的高精度多目标方位估计方法，包括如下步骤：

(1)以第1个三维矢量阵元为坐标原点，该阵元的三个振速方向为坐标轴，建立空间参考坐标系。如图1所示。考虑K个目标，每个目标发出某一窄带信号，所有信号均被M元矢量阵列接收。于是矢量阵列的接收信号为:

S(t)＝A(θ)·E(t)+N(t) (1)

在此,E(t)＝[e₁(t)，e₂(t)，...e_K(t)]^T为K个目标的窄带信号矢量， A(θ)＝[a(θ₁)，a(θ₂)，...a(θ_K)]为目标信号方向矢量矩阵；为A(θ)的方向矢量矩阵元素,为克罗内克直积。间距为d_m的各阵元的矢量矩阵a_c(θ_k)在远场等效为：

a_c(θ_k)＝[1，exp(-j2πf_kd_msin(pit_k)/c)，... ，exp(-j2πf_kd_msin(pit_k)/c)]^T (2)

目标单位方向矢量为：

u(θ_k)＝[1，cos(pit_k)cos(azi_k)，cos(pit_k)sin(azi_k)，sin(pit_k)]^T (3)

其中，azi_k和pit_k分别表示第k个目标的水平角和俯仰角；

公式(1)中代表了海洋环境有色噪声的矢量矩阵为：

N(t)＝[n_p(t)，n_vx(t)，n_vy(t)，n_vz(t)]^T (4)

其中，N(t)的元素分别为：

n_p(t)＝[n_p1(t)，n_p2(t)，...，n_pM(t)]^T

n_vx(t)＝[n_vx1(t)，n_vx2(t)，...，n_vxM(t)]^T

n_vy(t)＝[n_vy1(t)，n_vy2(t)，...，n_vyM(t)]^T

n_vz(t)＝[n_vz1(t)，n_vz2(t)，...，n_vzM(t)]^T (5)

进一步考虑K个目标，每个目标最多发出I个窄带谐波信号，所有信号均被M元矢量阵列接收。于是矢量阵列的接收信号为:

(2)对M元矢量阵列接收信号S₁(t)作频谱F(f)和功率谱P(f):

F(f)＝fft(S₁(t))，P(f)＝psd(S₁(t)) (7)

对所有阵元P(f)整合并提取噪声背景的趋势项，然后通过设定功率谱门限提取反映目标情况的num个功率谱频点值f_num和功率谱峰值p_num。

为保证后续算法数据的可靠性，获取M个矢量阵元的频谱F(f)上每一个频率点f_num附近的复数频谱值。设定f_interval为频率点f_num相邻间隔的频率点，则可以将获取的复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据：

data＝F(f_num-f_interval)+F(f_num)+F(f_num+f_interval) (8)

(3)将频率点f_num处构造的接收数据data拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M。由于在色噪声背景下声矢量阵声压和振速通道噪声有一定程度的相关性，在此采用矢量阵列的正则相关算法对目标声源个数进行估计，此时：

计算两者的自相关矩阵R_xx，R_yy和互相关矩阵R_xy，构造矩阵R_svd并进行奇异值分解：

R_svd＝R_xx ^-1/2R_xy(R_yy ^-1/2)^H＝UTV (10)

上式中U、V分别是左右奇异矩阵，即为奇异值对应由大到小排列后组成的对角阵，且有如下关系：

上式中的奇异值也称为正则相关因子。正则相关因子在特定条件下满足Bartletts近似，即当接收数据满足高斯分布，且满足时,构造的如下序列Seq(k)满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)的近似χ²分布：

设定判决门限T_k，数列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减1 即为判决出的目标声源个数。该判决门限T_k通过设定下式的虚警概率P_f获得：

(4)将频率点f_num处构造的接收数据data拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵。

将R_p，R_vx，R_vy，R_vz对应的等间距垂直阵列分成P个重叠的子阵列,每个子阵列的阵元数为Q,K为入射信源数,子阵列从上逐步下移,如图3所示。很明显, 子阵阵元数Q和子阵列总个数P满足：

P+Q-1＝M (16)

将R_p，R_vx，R_vy，R_vz分别进行上述的前后向平滑处理，得到和以R_p为例,R′_p为元素共轭，则有：

基于上述处理，考虑引入矢量权重w_p，w_vx，w_vy，w_vz后的矢量加权空间平滑矩阵R_xx为:

其中，w_p，w_vx，w_vy，w_vz∈(0，1),且和为1。

(5)采用MUSIC方法计算空间谱，从而实现基于频率点f_num的多目标空间谱计算。对式(19)进行特征值分解，再结合步骤(3)获取的目标源数，可以计算得到噪声子空间矩阵U_n。

计算垂直矢量阵列的阵列流型A(θ),根据阵列的目标信号子空间导向矢量 A(θ)和环境噪声子空间U_n所具有的正交特性得到基于频率点f_num的空间谱P_MUSIC。

(6)基于步骤(3)和(5)的结果，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角azis和俯仰角pits。

[P₁，P₂，...，P_k]＝max(P_MUSIC)，1≤k≤K

(azis_k，pits_k)＝position(P_k) (22)

整合基于所有频率点f_num的多目标的水平角azis和俯仰角pits，最终实现垂直矢量阵列的相干高精度全方位估计。

基于上述多目标方位估计方法的垂直矢量阵列系统信号处理流程参图4 所示。

本实施例提供的水声多方位目标信号估计方法及水声垂直矢量阵列系统具有如下技术效果：

(1)实现了三维垂直矢量水听器阵列对多目标信号水平角和俯仰角的全方位估计。

(2)实现了高精度方位估计方法在垂直矢量水听器阵列系统上的应用。

(3)水声垂直矢量阵列系统和高精度方位估计方法对色噪声背景下的相干多目标方位估计给出了解决方案，为技术研究和更深入的工程应用提供了基础。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (10)

1.一种多目标方位估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：基于垂直矢量水听器阵列，接收多目标信号；

步骤二：对接收的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；

步骤三：利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；

步骤四：根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；

步骤五：基于所述目标声源个数的估计结果及所述MUSIC空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；

步骤六：对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果。

2.根据权利要求1所述的多目标方位估计方法，其特征在于，所述垂直矢量水听器阵列包括M个三维矢量阵元，M为不小于2的自然数，各个三维矢量阵元均匀排列于垂直线列上。

3.根据权利要求2所述的多目标方位估计方法，其特征在于，所述步骤二包括：

对所有阵元功率谱整合并提取噪声背景的趋势项，通过设定功率谱门限提取反映目标情况的功率谱频点值和功率谱峰值；

获取M个三维矢量阵元上反映多目标情况的功率谱频点值，并获取其相邻间隔对应的复数频谱值，将上述多个复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据。

4.根据权利要求3所述的多目标方位估计方法，其特征在于，所述步骤三包括：

将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M；

构造满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)，k＝1,2,…,4n_x-1的近似x²分布的序列，设定判决门限，序列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减1即为判决出的目标声源个数。

5.根据权利要求4所述的多目标方位估计方法，其特征在于，所述步骤四包括：

将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵；

对4个数据协方差矩阵分别进行前后向平滑处理，并引入矢量权重得到矢量加权平滑矩阵；

对矢量加权平滑矩阵进行特征值分解，结合步骤三获取的目标声源个数，计算得到噪声子空间矩阵；

计算垂直矢量阵列的阵列流型，根据阵列的目标信号子空间导向矢量和环境噪声子空间所具有的正交特性得到基于频率点功率谱频点值的空间谱。

6.一种水声垂直矢量阵列系统，其特征在于，包括：

垂直矢量水听器阵列，用于接收多目标信号；

滤波放大模块，用于对接收的多目标信号进行带通滤波和信号放大初步处理；

信号处理模块，用于对经滤波及信号放大处理后的多目标信号作变换得到频谱和功率谱，并提取线谱；利用矢量正则相关算法，对目标声源个数进行估计；根据提取的线谱，利用矢量加权空间平滑算法，获得MUSIC空间谱；基于所述目标声源个数的估计结果及所述空间谱，对多目标对应的空间谱谱峰进行二维搜索判决，分别得到多目标的水平角和俯仰角；对各线谱计算出的水平角和俯仰角进行整合，得到多目标方位估计结果；

数据存储模块，用于存储所述多目标方位估计结果；

显示控制终端，用于显示多目标方位估计结果。

7.根据权利要求6所述的水声垂直矢量阵列系统，其特征在于，垂直矢量水听器阵列包括M个三维矢量阵元，M为不小于2的自然数，各个三维矢量阵元均匀排列于垂直线列上。

8.根据权利要求7所述的水声垂直矢量阵列系统，其特征在于，所述信号处理模块对所有阵元功率谱整合并提取噪声背景的趋势项，通过设定功率谱门限提取反映目标情况的功率谱频点值和功率谱峰值；以及

获取M个三维矢量阵元上反映多目标情况的功率谱频点值，并获取其相邻间隔对应的复数频谱值，将上述多个复数频谱值进一步整合为4M通道的接收频域数据。

9.根据权利要求8所述的水声垂直矢量阵列系统，其特征在于，所述信号处理模块将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为阵元数n_x和n_y的上下两个矢量阵列X和Y形成的数据，n_x≦n_y，n_x+n_y＝M；以及

构造满足自由度为m＝2(4n_x-k)(4n_y-k)，k＝1,2,…,4n_x-1的近似x²分布的序列，设定判决门限，序列与对应的门限比较，第1个小于门限的位置数减1即为判决出的目标声源个数。

10.根据权利要求9所述的水声垂直矢量阵列系统，其特征在于，所述信号处理模块将功率谱频点值处构造的接收频域数据拆分为1个声压和3个振速数据，再分别计算4个数据协方差矩阵；

对4个数据协方差矩阵分别进行前后向平滑处理，并引入矢量权重得到矢量加权平滑矩阵；

对矢量加权平滑矩阵进行特征值分解，结合所述目标声源个数，计算得到噪声子空间矩阵；以及

计算垂直矢量阵列的阵列流型，根据阵列的目标信号子空间导向矢量和环境噪声子空间所具有的正交特性得到基于频率点功率谱频点值的空间谱。